Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
31065 публикаций
Поиск: 439 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2750 с найденным полным текстом
Storms can cause significant damage, severe social disturbance and loss of human life, but predicting them is challenging due to their infrequent occurrence. To overcome this problem, a novel deep learning and machine learning approach based on long short-term memory (LSTM) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) was applied to predict storm characteristics and occurrence in Western France. A combination of data from buoys and a storm database between 1996 and 2020 was processed for model training and testing. The models were trained and validated with the dataset from January 1996 to December
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Lymph nodes are essential to diagnose lymphoid neoplasms, metastases, and infections. Some lymphomas, particularly aggressive non-Hodgkin lymphomas (NHL), need urgent diagnosis. Combining lymph node cytology (LNC) and flow cytometry (FC) with other rapidly available parameters through multivariable predictive models could offer valuable diagnostic information while waiting for anatomopathological results.
MATERIALS AND METHODS: Results of 196 lymph node specimens were retrospectively analyzed for parameters like age, sex, LNC, FC, positron emission tomography scan, lymphocytosis
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: The incidence of breast cancer has steadily risen over the years owing to changes in lifestyle and environment. Presently, breast cancer is one of the primary causes of cancer-related deaths among women, making it a crucial global public health concern. Thus, the creation of an automated diagnostic system for breast cancer bears great importance in the medical community.
OBJECTIVES: This study analyses the Wisconsin breast cancer dataset and develops a machine learning algorithm for accurately classifying breast cancer as benign or malignant.
METHODS: Our research is a retrospe
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Agriculture is the backbone of the Ethiopian economy. It plays a significant role in the growth of the national economy. Among these, mung bean production takes the highest level of income for most smallholder farmers in all regions of Ethiopia who cultivate mung bean crops. Therefore, this study aims to predict mung bean production using a machine learning algorithm. For this study, the datasets were collected from the Central Statistical Agency of Ethiopia database. A total of 10273 instances were used for the experiment. Python machine learning tool was used to conduct the experiment and bu
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Unplanned readmissions after sepsis, rates of which range from 17.5% to 32%, pose substantial challenges for health care systems. Associated costs for sepsis surpass those for other critical conditions. Existing readmission risk models rely primarily on clinical indicators, which limits their predictive accuracy for patients with sepsis. This review explores how integrating social determinants of health into readmission models can enhance model precision and applicability for predicting 30-day readmission among sepsis survivors. Although socioeconomic status, neighborhood deprivation, and acce
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
RATIONALE & OBJECTIVE: The Kidney Donor Risk Index (KDRI) is widely used to rank the quality of deceased-donor kidneys and is integrated into the U.S. kidney allograft allocation system. However, the KDRI has modest predictive accuracy for allograft survival, and recent revisions to the KDRI, which removed donor race and hepatitis C virus status, also revealed model calibration problems. This study aimed to evaluate novel approaches for predicting posttransplant allograft survival.
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study using Organ Procurement and Transplantation Network data from May 1, 20
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Ectopic Pregnancy (EP) is a type of pregnancy where the developing blastocyst implants in a location other than the endometrial cavity. The aim of study was developing predictive models that could improve the accuracy of identifying individuals at risk and uncover relationships between known risk factors and ectopic pregnancy occurrence.
METHODS: Five-fold cross-validation were employed to prevent overfitting and the Grid Search method was utilized to determine the optimal hyper-parameters for the models. The performance of the models was evaluated using metrics such as accuracy,
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MOTIVATION: HIV is difficult to treat because its virus mutates at a high rate and mutated viruses easily develop resistance to existing drugs. If the relationships between mutations and drug resistances can be determined from historical data, patients can be provided personalized treatment according to their own mutation information. The HIV Drug Resistance Database was built to investigate the relationships. Our goal is to build a model using data in this database, which simultaneously predicts the resistance of multiple drugs using mutation information from sequences of viruses for any new
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
This study explores the application of machine learning algorithms in predicting high-risk pregnancy among expectant mothers, aiming to construct an efficient predictive model to improve maternal health management. The study is based on the maternal health risk dataset (MHRD) from Bangladesh, covering multiple hospitals, community clinics, and maternal healthcare centers, and encompassing health data from 1014 pregnant women. Six machine learning algorithms-multilayer perceptron (MLP), logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and su
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The distinction between in situ melanoma (MIS) and invasive melanoma is challenging even for expert dermatologists. The use of pretrained convolutional neural networks (CNNs) as ancillary decision systems needs further research.
AIM: To develop, validate and compare three deep transfer learning (DTL) algorithms to predict MIS vs. invasive melanoma and melanoma with a Breslow thickness (BT) of < 0.8 mm vs. ≥ 0.8 mm.
METHODS: A dataset of 1315 dermoscopic images of histopathologically confirmed melanomas was created from Virgen del Rocio University Hospital and open repositories of
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVES: Predictors for unfavorable treatment outcome in major depressive disorder (MDD) applicable for treatment selection are still lacking. The database of a longitudinal multicenter study on 1079 acutely depressed patients, performed by the German research network on depression (GRND), allows supervised and unsupervised learning to further elucidate the interplay of clinical and psycho-sociodemographic variables and their predictive impact on treatment outcome phenotypes.
EXPERIMENTAL PROCEDURES: Treatment response was defined by a change of HAM-D 17-item baseline score ≥50% and remiss
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Patients with schizophrenia have been shown to have an increased risk for physical violence. While certain features have been identified as risk factors, it has been difficult to integrate these variables to identify violent patients. The present study thus attempts to develop a clinically-relevant predictive tool. In a population of 275 schizophrenia patients, we identified 103 participants as violent and 172 as non-violent through electronic medical documentation, and conducted cross-sectional assessments to identify demographic, clinical, and sociocultural variables. Using these predictors,
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Mutations in BRCA1 and BRCA2 confer high risks of breast cancer and ovarian cancer. The risk prediction algorithm BOADICEA (Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm) may be used to compute the probabilities of carrying mutations in BRCA1 and BRCA2 and help to target mutation screening. Tumours from BRCA1 and BRCA2 mutation carriers display distinctive pathological features that could be used to better discriminate between BRCA1 mutation carriers, BRCA2 mutation carriers and noncarriers. In particular, oestrogen receptor (ER)-negative statu
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
RNAs composed of Triplet Repeats (TR) have recently attracted much attention in the field of synthetic biology. We study the mimimum free energy (MFE) secondary structures of such RNAs and give improved algorithms to compute the MFE and the partition function. Furthermore, we study the interaction of multiple RNAs and design a new algorithm for computing MFE and partition function for RNA-RNA interactions, improving the previously known factorial running time to exponential. In the case of TR, we show computational hardness but still obtain a parameterized algorithm. Finally, we propose a poly
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE OF REVIEW: Postoperative/postdischarge nausea and vomiting (PONV/PDNV) remain relevant issues in perioperative care. Especially in ambulatory surgery, PONV can prevent discharge or lead to unplanned readmission.
RECENT FINDINGS: The evidence for the management of PONV is now quite good but is still inadequately implemented. A universal, multimodal rather than risk-adapted approach for PONV prophylaxis is now recommended. The evidence on PDNV is insufficient.
SUMMARY: PDNV management is based primarily on consequent prophylaxis and therapy of PONV.
ОбзорСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To establish disease prediction models using 6 distinct machines learning algorithms, and to screen diagnostic markers for systemic lupus erythematosus(SLE) by detecting platelet aggregation rates via platelet aggregation assays and comparing their differences between SLE patients and healthy controls.
METHODS: A cross-sectional study design was adopted, retrospective data were gathered from 123 female patients diagnosed with SLE who attended Sichuan Provincial People's Hospital between July 2022 and July 2025, alongside data from 64 female healthy controls. Platelet aggregation ra
Аннотация на английскомСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Bladder and urinary tract cancer show poor survival rates and demand novel therapeutic strategies. Advances in the omics domain have expanded genetic analysis, with prediction tools offering potential support. However, their performance may differ by tumor entity.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate prediction tool performance using genetic data from bladder and urinary tract cancer.
METHODS: Variant data were obtained from ClinVar and cBioPortal for bladder cancer (n = 441), PanCancer (n = 361), and benign variants (n = 357). Sixteen prediction algorithms were assessed indiv
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Optimizing transplant candidates' priority for donor organs depends on the accurate assessment of post-transplant outcomes. Due to the complexity of transplantation and the wide range of possible serious complications, recipient outcomes are difficult to predict accurately using conventional multivariable regression. Therefore, we evaluated the utility of 3 ML algorithms for predicting mortality after pediatric HTx.
METHODS: We identified patients <18 years of age receiving HTx in 2006-2015 in the UNOS Registry database. Mortality within 1, 3, or 5 years was predicted using classi
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a machine learning-based model to predict recurrence risk after perianal abscess surgery, thereby supporting personalized follow-up and intervention strategies.
METHODS: Clinical data were collected from patients with perianal abscess who underwent surgery at Nanjing Hospital of Chinese Medicine, Affiliated to Nanjing University of Chinese Medicine between January 2022 and June 2023. Significant predictors were identified using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) algorithm combined with multivariate logistic regression. The Synthe
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Alzheimer disease is a progressive neurological disorder marked by irreversible memory loss and cognitive decline. Traditional diagnostic tools, such as intracranial volume assessments, electroencephalography (EEG) signals, and brain magnetic resonance imaging (MRI), have shown utility in detecting the disease. However, artificial intelligence (AI) offers promise for automating this process, potentially enhancing diagnostic accuracy and accessibility.
METHODS: In this study, various machine learning models were used to detect Alzheimer disease, including K-nearest neighbor regress
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.